摘要：如果你们还觉得工程师在撩妹上没有天赋的话，那你就大错特错了。认为之所以经典乐器会流行，就是因为无论是钢琴还是吉他，或是二胡，都有自己独特的音色和音域。为了降低的使用门槛，跟合作创建了，这是一款开放源代码的音乐合成硬件产品。
如果你们还觉得工程师在撩妹上没有天赋的话，那你就大错特错了。
就在不久前 Facebook 的几个程序员最近也弄出一款音乐神器，可以把一首曲子，用 6 种不同的乐器演奏出来。然后 Google 的技术大拿们也不甘示弱，用 AI 搞出了一个音乐合成器正式加入专业撩妹俱乐部。
代码音乐家速成指南大家都知道，通过 CNN 可以将图片进行风格重构，比如做点滤镜，让你的自拍照看起来像凡高的作品，业内也把这种卷积神经网络又叫神经网络迁移（Nural）。
受此启发，工程师们尝试把 CNN 运用到音乐上，希望搞点大事情，比如让 AI 像人类一样，用口哨来演奏音乐。
小哥哥们认真 coding 的状态神似郎朗
实操上，大家也都知道 AI 不可能直接读取音符，所以首先必须将音符转换成机器能够识别的样式，然后通过 CNN 进行解码重构，再生成新的文件。
经过不断调试，他们已经可以将同一首曲子，用 6 种不同风格的乐器演奏出来，包括模仿人类吹口哨。
Google 小哥哥怎么搞 AI 音乐FaceBook 小哥哥们鼓捣出的这套程序目前只能对音乐进行风格切换，听起来还不够浪漫，Google 的工程师随即放了撩妹大招：
「为妹子创造一个独一无二的声音。」
Magenta 是 Google 内部发起的一个与音乐结合的 AI 项目，专门探索如何将机器学习应用到音乐创作中。他们发布了 NSynth（神经合成器），这个项目是主要作者是 Yotam Mann ，他依靠深度神经网络来学习声音的特征，并根据这些特征生成一个前所未有的声音。
Yotam 认为之所以经典乐器会流行，就是因为无论是钢琴还是吉他，或是二胡，都有自己独特的音色和音域。而自己所写的 NSynth 并不是将声音简单的混合在一起，也不是重构音乐风格。
而是利用原始声音的声学特征来合成一种全新的声音，比如将笛子和琴声按比例进行搭配，创造出新的声音。
在 Yotam 建立的 NSythTH 算法中，先通过生成一个压缩的声音（ 用 Z 表示 ）。然后，解码器网络将其转换成回声，再对整个系统进行训练，使输出的声音尽可能更接近真实声音。
为了降低 NSynth 的使用门槛，Magenta 跟 Google Creative Lab 合作创建了 NSynth Super，这是一款开放源代码的音乐合成硬件产品。
通过预先载入的超 过10 万个声音，NSynth Super 通过算法就已经创造出很多声音，你可以通过拨号盘选择这些声音。当然，你也可以通过触摸屏创造新的声音。
目前，已经有不少专业的音乐制作人在使用这款产品。艺术创作需要灵感，这种全新的声音合成在可玩性、创意性上同样会给创造者提供一些不一样的启发。
如果你对 NSynth Super 源代码、原理图和设计模板等感兴趣，可以在 GitHub 找到 demo。
这位眼神中透露着深情的小哥哥就是 Yotam Mann ，听说他几乎没有单身过。
超神经小百科 单词Saturation
[ˌsætʃəˈreʃən] n. 饱和度
Exaggerated
[ɪgˈzædʒəreɪtɪd] adj. v. 扩大
fundamental frequency 基音频率
intuitive parameters 直观参数
Single dog 单身狗
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